Ganadores de la competición de exportación de Ultralytics YOLOv5
Descubre a los ganadores de la competición de exportación de Ultralytics YOLOv5, que muestra lo mejor en despliegue de modelos de IA en diversos dispositivos.
Con el objetivo de ayudar a todo el mundo a entrenar e implementar fácilmente los mejores modelos de visión artificial, hemos organizado nuestra primera Ultralytics YOLOv5 Export Competition. Valoramos estar en contacto con los miembros de nuestra comunidad de código abierto y siempre nos impresionan las numerosas aplicaciones que crean los usuarios.
Link to this sectionFecha límite#
La competición se llevó a cabo desde el 17 de mayo de 2021 hasta el 31 de agosto de 2021 a las 24:00 UTC. Tras esta fecha, la competición se cerró y las nuevas presentaciones no pudieron optar al premio en metálico.
Link to this sectionEvaluación#
La evaluación tuvo lugar del 1 de septiembre de 2021 al 16 de septiembre de 2021. Nuestro equipo revisó exhaustivamente cada presentación.
Link to this section10.000 $ en premios#
La mejor presentación en cada categoría se ha llevado los fondos totales del premio de 2.000,00 $ (2.000,00 USD) de Ultralytics para dicha categoría.
Link to this section5 categorías#
Con la ayuda de nuestra increíble comunidad, creamos anteriormente 5 categorías que representan los escenarios de implementación del mundo real más populares para modelos YOLOv5, incluyendo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de escritorio y dispositivos Android Edge.
Link to this sectionPresentaciones#
Nuestros participantes crearon un repositorio de GitHub público para su presentación, asignaron a su trabajo una licencia de código abierto y publicaron su presentación directamente en uno de los 5 hilos oficiales de la competición de EXPORTACIÓN para permitir que la comunidad votara. Ten en cuenta que estos hilos eran solo para presentaciones oficiales. Las preguntas o comentarios generales se han formulado directamente en este hilo o en una nueva discusión. Enlaces a las presentaciones:
Link to this sectionGanadores de la competición#
Tras mucha reflexión, decidimos los ganadores de cada una de las cinco categorías, que representan los escenarios de implementación del mundo real más populares para los modelos YOLOv5. Todos los participantes fueron contactados personalmente y los premios se distribuyeron a nuestros ganadores posteriormente. ¡Hoy estamos felices de compartir finalmente las mejores soluciones contigo!
Link to this sectionNVIDIA Jetson Nano#
Premio: 2000 $
Link to this sectionGoogle Edge TPU#
Premio: 2000 $
Link to this sectionAndroid#
Premio: 2000 $
Link to this sectionRaspberry Pi#
Premio: 2000 $
Sin ganador *
Link to this sectionCPU Intel/AMD#
Premio: 2000 $
Sin ganador *
*Las presentaciones en esta categoría no cumplieron con el conjunto mínimo de requisitos en cada uno de los criterios de evaluación. Por lo tanto, no se seleccionó ningún ganador para esta categoría en esta ocasión; sin embargo, habrá más oportunidades para que los participantes vuelvan a competir en el futuro.
¡Enhorabuena a los ganadores! Asegúrate de echar un vistazo a sus repositorios.
"La biblioteca YOLOv5 es genial: se actualiza casi a diario, los modelos funcionan bien y la experiencia de usuario mejora continuamente. Gran parte de mi investigación implica la implementación de ML en dispositivos integrados, y ya había trabajado con EdgeTPU anteriormente, así que esto me pareció un desafío divertido". Josh Veitch-Michaelis
¡También queremos enviar un gran agradecimiento a todos los que participaron en nuestra competición de exportación! Tenemos la suerte de contar con numerosos miembros valiosos en nuestra comunidad de código abierto. Son las contribuciones de todos vosotros las que hacen que nuestra comunidad sea genial.
¡Sigue siendo increíble y sigue creando! 🚀
Link to this sectionPuntuación#
Las presentaciones de la competición de exportación fueron juzgadas basándose en varios criterios: simplicidad y reproducibilidad de sus métodos de exportación, la calidad de su documentación, la calidad de la exportación y la velocidad y precisión de sus modelos exportados. Estas presentaciones fueron puntuadas tanto por el equipo aquí en Ultralytics como por los comentarios de la comunidad.
Link to this sectionCalidad de la exportación (20%)#
La exportación más sencilla tendrá el menor número de pasos, requerirá el menor número de argumentos/parámetros, utilizará el menor número de paquetes importados y será ejecutable con la menor cantidad de código.
Link to this sectionCalidad de la documentación (20%)#
Las presentaciones deben estar bien documentadas utilizando un archivo de presentación markdown. Cada paso debe explicarse, incluyendo la configuración/requisitos, cualquier ajuste/argumento, pasos de exportación y la configuración del entorno implementado, si procede.
Link to this sectionCalidad de la presentación (20%)#
Debe incluirse cada aspecto de la exportación y la implementación, partiendo de un modelo oficial yolov5s.pt. Para los entornos que requieran requisitos especiales, como Jetson Nano, todos los paquetes y/o imágenes de Docker deben proporcionarse y documentarse. Para las implementaciones en Android, también debe incluirse una aplicación de referencia para Android. Una presentación debe incluir el 100% de lo necesario para exportar y utilizar completamente un modelo YOLOv5.
Link to this sectionVelocidad y precisión del modelo implementado (40%)#
Los modelos implementados deben devolver resultados de inferencia casi idénticos a los modelos oficiales de PyTorch de YOLOv5 (es decir, la inferencia con python detect.py --weights yolov5s.pt). La precisión de las soluciones implementadas se analizará en un conjunto de prueba de reserva de imágenes de Ultralytics que no están disponibles para el público. La velocidad también es muy importante, y se favorecerán mucho las soluciones de implementación más rápidas. Para Android, las exportaciones a delegados de GPU, NNAPI y Hexagon recibirán la puntuación más alta aquí.
